UNIVERSITY PROPOSAL · AI LITERACY
전교생의 공통 역량을 전공별 개인 성과로 연결합니다.
초기 공통 모듈 · 대학 맞춤 설계의 출발점
대학이 확인할 핵심 결과
이 제안서는 과정별 초기 공통 모듈입니다. 대학의 목표·전공·학생 준비도·운영 여건에 맞춰 모듈의 조합과 순서, 개인 과제·평가·일정을 재구성합니다.
이 과정의 맞춤 예시 전교생 공통 기초에 경영의 자료 검증, 보건의 정보 확인, 공학의 설계 검토 등 전공별 개인 과제를 연결합니다.
01 / VALUE & LEARNING OBJECTIVES
전교생의 출발점을 공통 기준으로 확인하고, 전공별 적용과 개인 수행 증거까지 이어지는 구조입니다.
| 학교의 과제 | 우리의 설계 | 확인할 근거 |
|---|---|---|
| 전교생 교육의 일관성 | 공통 목표·평가 기준을 먼저 정하고 전공의 자료와 문제를 바꿉니다. | 공통 모듈 맵, 전공별 과제 예시, 선수 요건 확인표 |
| 대규모 운영의 역할 분담 | 녹화 강의로 학습하고 협회가 합의된 결과물 평가·보완을 운영합니다. | 협회·대학 업무표, 평가 과제 수·검토 일정·보완 범위 |
| 보고 가능한 교육 성과 | 배정·제출·평가·보완을 구분하고 학생의 현재 결과물에 근거를 연결합니다. | 학과·분반 현황, 평가 근거, 기준일과 분모를 포함한 CSV |
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02 / CURRICULUM & TIME
아래 구성과 시간은 초기 공통 모듈의 기본안입니다. 상담 후 학습 목표와 선수 관계를 유지하며 편성·실습·평가 시간을 함께 조정합니다. 학기형·연간형·비교과형으로 편성할 수 있습니다. 아래는 교육 흐름이며 학점과 대학 인정 시수를 고정하지 않습니다.
| 단계 | 연계 모듈 | 핵심 수행 |
|---|---|---|
| 01 시작 위치 확인 | 별도 사전 진단 | 원리 이해·출처 확인·문제 정의의 현재 수행을 확인 |
| 02 AI의 역할과 원리 | M01 · M31 · M32 · M33 | AI의 역할 → 머신러닝 → 논리·퍼셉트론·신경망 → 토큰·어텐션·생성의 한계 |
| 03 활용·검증·책임 | M02 · M03 · M04 | 목적과 조건이 드러나는 요청, 출처·계산 대조, 입력·공개의 책임 판단 |
| 04 문제 정의·창의적 실행 | M05 · M06 · M07 · M08 | 성공 기준·실행 이력·관점 전환·서로 다른 원리의 대안 비교 |
| 05 전공별 개인 적용 | M11~M22 중 과제에 맞게 선택 | 전공 자료·데이터·설명·콘텐츠·의사결정·시제품에 적용 |
| 06 성과 설명과 다음 경로 | 별도 최종 평가 · 필요 시 M23~M30 순차 확장 | 수행 근거를 설명하고 진로·창업·AI 심화의 목표와 진입 조건 검토 |
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M32는 AND·OR·NOT → 퍼셉트론 → XOR → 비선형·다층 표현 → 손실과 학습 순서로 구성합니다. 토큰과 어텐션은 M33에서 별도로 다룹니다. 선택 모듈은 선수 요건을 확인하며, 진단 결과만으로 자동 면제하지 않습니다.
03 / MAJOR & GRADE CONTEXT
표준 과제의 목적·자료·평가 기준을 전공 맥락에 맞게 연결합니다. 아래는 교육용 가상 사례이며 모두 개인 결과물입니다.
| 전공 | 해결할 문제·할 일 | 개인 결과물·평가 초점 |
|---|---|---|
| 경영학 | 가상 교내 문구점의 판촉안을 비용과 관찰 자료로 비교 / 구매전환율과 기여이익을 계산하고 다음 실험의 안과 근거 제시 | 의사결정 메모 1장 · 계산 시트 · 후속 실험안 / 분모·계산 정확성, 가정 구분, 결정 근거, 한계 설명 |
| 간호학 | 가상 검진센터 방문 안내를 대상자가 이해하기 쉽게 개선 / 제공되지 않은 임상 지시를 추가하지 않고 쉬운 안내와 이해 확인 질문 작성 | 안내 1장 · 원문-수정문 대응표 · 확인 질문 3개 / 원문 충실성, 대상자 이해, 정보 누락, 전문 판단 경계 |
| 기계공학 | 제공된 공정 관찰표의 불량률 차이를 설명할 가설 비교 / 배치별 비율을 계산하고 먼저 확인할 가설과 추가 관찰 계획 제시 | 계산 시트 · 가설 비교표 · 추가 관찰 계획 1장 / 단위·비율, 인과 주장 범위, 대안 가설, 검증 가능성 |
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대학생활·학업 적응과 전공 탐색
전공 개념·자료와 작은 탐구
관심 직무·현장 문제와 개인 수행
졸업 성과 설명과 후속 학습·사회 진입
04 / ASSESSMENT & FEEDBACK
사전·중간·최종 평가는 영상·개인 실습과 별도이며 각 30분의 기본안을 제안합니다. 같은 답안 반복보다 동등한 목표·난도의 새 과제를 활용합니다.
현재 수행과 필요한 기초 지원 확인 · 개인 답안 · 관찰한 기준 · 도구·자료 조건
수정 시간이 남아 있을 때 부족 기준 진단 · 초안 · 기준별 피드백 · 개인 보완 과제
공통 수행과 전공 적용의 성취 확인 · 수정본 · 재검증 · 새로운 조건에 대한 설명
| 평가 기준 | 가중치 | 확인할 증거 |
|---|---|---|
| 원리 이해 | 15% | 학습·사용·검증, 데이터·모델·생성의 역할을 사례에 맞게 구분 |
| 문제 정의·성공 기준 | 15% | 사용자·제약·완료 조건이 관찰 가능한 수준으로 명시 |
| 근거·정확성 검증 | 25% | 주장·원문·계산·단위를 대조하고 미확인 사항을 구분 |
| 책임 있는 활용 | 15% | 개인정보·권리·편향·전공 판단의 경계를 실제 결정에 반영 |
| 창의적 대안·선택 | 15% | 서로 다른 원리의 대안을 만들고 기준과 증거로 선택 |
| 개인 실행·설명·보완 | 15% | 본인 판단·AI 도움·수정 이력을 구분하고 결과를 재확인 |
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가중치 합계 100%의 제안안이며 대학과 확정합니다. 기준별 4단계(지원 필요·부분 수행·독립 수행·새 조건 전이)를 사용하고 미관찰은 별도로 표시합니다. 관찰 기준·과제 조건이 다른 점수를 그대로 성장률로 비교하지 않습니다.
05 / UNIVERSITY OPERATIONS & KPI
대학 전체 → 소속 학과 또는 수강 분반 → 학생 개인 기록으로 확인합니다. 하나의 진척률 대신 제출·평가·보완의 상태를 구분합니다.
| 지표 | 산식·판독 기준 | 다음 행동 |
|---|---|---|
| 배정 충족률 | 확정 대상 중 유효한 과정 배정을 받은 고유 학생 수 ÷ 확정 교육 대상 고유 학생 수 | 누락된 학과·학생 배정 확인 |
| 기한 내 제출률 | 마감까지 제출된 유효 과제 수 ÷ 해당 기준일에 제출 기한이 도래한 배정 과제 수 | 미제출 유형과 지원 대상 확인 |
| 평가 처리율 | 현재 제출 버전의 검토 완료 건수 ÷ 검토 대상 현재 제출 버전 건수 | 대기 건수·대기 기간과 검토 일정 조정 |
| 보완 재확인율 | 수정 제출 후 재확인을 마친 보완 건수 ÷ 해당 기준일에 재확인 기한이 도래한 배정 보완 건수 | 보완 미제출과 재검토 대기를 구분 |
| 비교 가능한 역량 변화 | 같은 기준·동등한 수행 조건에서 사전과 최종이 모두 관찰된 학생의 기준별 점수 차이; 해당 학생 수 ÷ 평가 대상 수를 관찰 커버리지로 함께 표시 | 낮은 기준의 보완 모듈과 다음 학기 편성 검토 |
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현재 안내하는 운영 방식은 배정·제출·평가·보완 관리와 CSV 전달입니다. 정규 영상의 공식 출결, 자동 학점 인정, 학사시스템 자동 연동은 기본 제공으로 약속하지 않습니다.
06 / RESPONSIBILITY & SCOPE
온라인 학습과 협회 평가·보완 위탁을 기본으로 협의하며, 대학이 교육의 최종 학사 결정을 맡습니다.
| 담당 | 역할 |
|---|---|
| 대학 | 대상·학과·분반 확정, 학사 일정과 이수 기준, 학생 접근과 개인정보 조건, 최종 학사 판정 |
| 협회 | 표준 콘텐츠·개인 과제 제공, 편성 지원, 합의한 결과물 평가·피드백·보완 운영, 관리·보고 자료 제공 |
| 학생 | 영상 학습, 개인 과제 수행, 자신의 판단·AI 도움·출처 기록, 수정과 재검증 |
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표준 공통·전공 기초/심화 콘텐츠와 학년별 적용 과제 / 대학별 편성 및 학과·분반 관리 / 협의한 과제 수와 범위 내 협회 평가·보완 운영 / 개인 수행 근거와 기준일을 포함한 CSV 보고
대학 고유 자료·지역산업·현장 문제의 신규 과제 제작 / 진로·창업·AI 심화 부트캠프와 1박 2일 해커톤 / 희망자 대상 자격 검정과 별도 발급 관련 운영 / 학사시스템 연동 및 계약 범위를 넘는 운영·평가 물량
과정 수료증, 개인 역량 기록, 선택 자격 검정은 구분합니다. 증명서 발급·검증과 자격 검정은 준비 또는 협의 사항이며 자격 종목·등록 상태·운영기관·비용을 확인한 뒤 안내합니다.
07 / ADOPTION & NEXT PATH
네 가지 제안서는 초기 공통 모듈을 담은 출발점입니다. 상담 후 우리 대학의 목표·전공·학생 준비도·운영 조건에 맞춰 모듈, 개인 과제, 평가와 일정을 재구성합니다.
전공 개인 결과물을 관심 직무의 새 요구에 맞게 다시 수행하고 포트폴리오로 설명
전공 문제를 고객 문제·가치 가설로 바꾸고 개인 시제품과 작은 검증 설계로 확장
데이터와 모델의 기준선·평가·오류 분석을 개인 실험과 재현 기록으로 확장
세 부트캠프는 각각 5일 × 순수 교육 8시간을 기본으로 협의하는 별도 선택 프로그램입니다. 기초가 부족하면 필요한 연결 과제를 먼저 보완합니다. 기존 결과물 재제출만으로 새로운 수행을 인정하지 않습니다.
교육 구성의 기준: KAAI Campus 표준 교육과정과 협회 운영안. 이 제안서는 초기 공통 모듈이며 상담 후 대학별로 재구성합니다. 표준 모듈의 선택·조합·편성은 도입안에 반영하며 대학 고유 자료·지역산업 문제의 신규 제작은 별도 범위·비용을 계약합니다. 제안한 과제·평가·지표는 도입 시 확정하며 실제 운영 실적을 나타내는 수치는 아닙니다. 교육과정 확인